Teknologian kehitys on mahdollistanut monien hyödyllisten laitteiden innovaation helpottamaan ihmisten työtä. Automaattinen rekisterikilven tunnistus, joka on yksi tällainen tekniikka, on yleistymässä maailmanlaajuisesti.
Se on tehokas tekniikka, joka auttaa jäljittämään liikennerikkomuksia, hallitsemaan pysäköintitilanteita ja hyödyttämään monia muita käyttäjäriippuvaisia toimintoja. ANPR-järjestelmät ovat erittäin luotettavia ja suunniteltu käyttämällä huipputeknologioita, kuten tekoälyä, mikä tekee niistä erittäin tarkkoja ja toimivia.
Joten tässä blogissa käsittelemme joitain tärkeitä rekisterikilpien tunnistusjärjestelmän näkökohtia parantaaksemme ymmärrystäsi tästä järjestelmästä. Aloitetaanpas!
Mikä on ANPR?
ANPR eli automaattinen numerokilven tunnistus on tietokonenäkötekniikka, joka lukee automaattisesti ajoneuvojen rekisterikilvet ilman ihmisen vuorovaikutusta erikoisohjelmistojen avulla. ANPR käyttää reaaliaikaista kameramateriaalia rekisteröidäkseen ja tunnistaakseen tarkasti minkä tahansa rekisterinumeron.
ANPR-teknologialla on valtava vaikutus kuljetusalaan, koska ajoneuvojen rekisterikilpien tunnistaminen voi palvella useita tarkoituksia, kuten:
- Kuljetusmakromallinnus
- OD Surveys (alkuperä-kohde)
- Maksut
- Keskimääräisen matka-ajan kyselyt
- Nopeuden mittaus
- Edistynyt ajoneuvoluokitus
Automaattinen rekisterikilven tunnistus tunnetaan usein myös etunimillä:
- LPR (rekisterikilven tunnistus)
- Automaattinen ajoneuvon tunnistus (AVI)
- Autokilven tunnistus (CPR)
- Autokilvenlukija (CPR)
- Automaattinen rekisterikilven tunnistus (ANPR)
- Optinen merkintunnistus (OCR) autoille
Miten ANPR toimii?
ANPR:n toiminta on melko yksinkertaista. ANPR käyttää optista merkintunnistusohjelmistoa ajoneuvojen rekisterikilpien havaitsemiseen. Laitteen kamerat tallentavat kuvia rekisterikilvestä, joita ohjelmisto käsittelee edelleen.
Kuvankäsittelyn aikana ohjelmisto tunnistaa merkit ja tarkistaa niiden järjestyksen muuntaakseen rekisterikilven kuvan tekstiksi. Järjestelmä käyttää yöllä infrapunavaloa tunnistaakseen ajoneuvon numeron ja ottaakseen kuvia.
ANPR-järjestelmät sisältävät yleensä:
- Digitaalinen kuvankaappausyksikkö.
- Prosessointiyksikkö.
- Infrapuna valaistus.
- Useita algoritmeja videoanalytiikkaan.
Mitkä ovat ANPR:n tärkeimmät edut?
ANPR tarjoaa monia todellisia etuja, jotka tekevät siitä erittäin suositun tekniikan nykyaikana. Jotkut huomionarvoisista eduista ovat:
- Manuaalisten tehtävien automatisointi
- Tehokas tilanhallinta
- Parempi hallinto
- Parempi asiakaskokemus
- Nopeampi prosessien suorittaminen
Hyötyjen lisäksi tässä on joitain käyttötapauksia rekisterikilpien tunnistustekniikasta:
-
Pysäköintihallinta
Ei enää ajanhukkaa pysäköintilippujesi hallintaan ja virheellisistä lippumaksuista aiheutuvia sakkoja, sillä ANPR tarjoaa integroidun ratkaisun yksittäisten ajoneuvojen tunnistamiseen ja tehokkaan pysäköinnin hallintaan.
-
Liikennerikkomus
Lainvalvontaosastolla on suurin ANPR-järjestelmien käyttötapaus. Näitä käytetään liikennelakeja rikkovien ajoneuvojen rekisterikilpien tunnistamiseen.
-
Tollbooth-maksut
ANPR-järjestelmä on tehnyt tietullimaksun työstä vaivatonta, sillä laite tunnistaa automaattisesti ajoneuvosi numeron ja veloittaa sinulta automaattisesti tietullin.
-
Matka-ajan analyysi
ANPR:n hyödyllinen sovellus on matka-aika-analyysi, joka tallentaa ja näyttää matka-ajan, kun siirryt lähteestä määränpäähän.
-
Retail Park Security
ANPR-teknologia voi käsitellä ja ratkaista tehokkaasti luvattoman pysäköinnin ongelman, joka usein johtaa tarpeettomiin hankaluuksiin ja tappeluihin.
Kuinka tekoälymalleja voidaan kouluttaa kouluttamaan tarkasti ANRP-malleja?
AI-mallin kouluttaminen ei ole kakkua. Se vaatii paljon aikaa, energiaa ja oikeiden päätösten toteuttamista toimiakseen moitteettomasti. AI-koulutus alkaa datasta. Tekoälyä harjoitellessasi koneen motiivi on kerätä dataa, tulkita sitä, oppia siitä ja soveltaa sitä oikein prosessiin. Mallit on ensin koulutettava tietojoukkoon.
Tietojoukot sisältävät valtavasti tietoa, jota malli oppii lukemaan ja tutkimaan. Lisäksi se tekee päätökset toimitettujen tietojen perusteella. Tämän järjestelmän täydellinen suunnittelu vaatii useiden insinöörien kovaa työtä ja älykkyyttä.
Hyvä puoli tekoälyssä on, että kun ohjelmoit tekoälymallin oppimaan ja soveltamaan sen älykkyyttä oikein prosessiin, se voi edelleen kouluttaa muita malleja melko helposti. Käyttämällä muutamaa koodiriviä ja hyödyntämällä esikoulutettuja malleja voit rakentaa koulutettuja ANRP-malleja, joita voidaan ottaa käyttöön useissa paikoissa.
Opi myös Optical Character Recognition (OCR) -prosessista Lue tästä!
Kuinka Shaip auttaa hankkimaan ajoneuvojen rekisterikilpien tietojoukkoja?
Autoteollisuuden tietojoukkojen kysyntä ML-mallien kouluttamiseksi kasvaa valtavasti. Siksi Shaipin kokenut insinööri- ja IT-asiantuntijatiimi käyttää edistyneitä kuva-/videomerkintätyökaluja virtaviivaistaakseen koko prosessia.
Hyödyntämällä edistyneitä merkintätyökaluja, tiimit tekevät ajoneuvojen kuvamerkinnöistä tarkkoja ja toimivia kaikissa käyttötapauksissa. Kuviin ja videoihin tallennetut asiat luokitellaan kohteiksi kehys kehykseltä.
Lisäksi käytetään useita tekniikoita automaattisen rekisterikilven tunnistamiseen tarkasti. Jotkut tekniikat sisältävät:
- LIDAR
- Rajauslaatikot
- Monikulmion merkintä
- Semanttinen segmentointi
- Objektien seuranta
Kaiken kaikkiaan Shaip on yksi johtavista AI-koulutuspalvelujen tarjoajista, joka kouluttaa ANPR-malleja virheettömien toimintojen tarjoamiseksi kustannustehokkaaseen hintaan.
Haluatko tietää enemmän? Lue autonomisten ajoneuvojen koulutustietoosiostamme
Yhteenveto
Automaattinen rekisterikilven tunnistus on loistava tekniikka, joka eliminoi ihmisten ponnistelut ja korvaa ne edistyneellä järjestelmällä, joka tarjoaa nopeita ja tehokkaita tuloksia. Lisäksi tämän tekniikan käyttötapauksia on lukuisia, mikä oikeuttaa sen kasvavan kysynnän. Joten jos sinäkin tarvitset tällaista tekniikkaa tai haluat kouluttaa ANRP-mallejasi, ota yhteyttä Shaipin tekoälyasiantuntijoihimme.
